## 
Abstract —This  research  was  conducted  to  estimate  the location  of  objects  in  buildings  which  are  fundamental challenges  and  indeed  there  have  been  many  studies  on localization  in  buildings  based  on  signal  strength  by utilizing devices in it such as Wifi signals. The position of the object to receive signal strength calculated in this paper uses  a  classification  algorithm  called  Artificial  Neural Networks (ANN) or in English known as Artificial  Neural Network  (ANN)  with  a  type  of  feed  forward  network  or Backpropagation. The experiments conducted showed that the  achievement  of  the  accuracy  value  of  the  validation results based on the dataset was around 44.56%.
Index  Terms —WiFi  signal,  Artificial  Neural  Network (ANN),  Backpropagation,  Artificial  Neural  Network, Object Location.
Abstrak –-Penelitian ini dilakukan untuk memperkirakan lokasi objek dalam bangunan yang  merupakan tantangan mendasar  dan  memang  sebelumnya  telah  ada  banyak penelitian  tentang  lokalisasi  pada  bangunan  berdasarkan kekuatan  sinyal  dengan  memanfaatkan  perangkat  di dalamnya seperti sinyal Wifi. Posisi objek untuk menerima kekuatan sinyal  yang diperhitungkan  dalam makalah ini menggunakan  algoritma  klasifikasi  yang    bernama Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  atau  dalam  bahasa  inggris dikenal  dengan  nama  Artificial  Neural  Network  (ANN) dengan jenis feed forward network atau Backpropagation. Eksperimen yang dilakukan menunjukkan bahwa pencapaian nilai akurasi hasil validasi berdasarkan dataset sekitar 44,56% .
Kata Kunci —Sinyal wifi, Artificial Neural
Network(ANN), Backpropagation, Jaringan Syaraf Tiruan, Lokasi Objek.

## I. I NTRODUCTION
STIMASI Keakuratan  dalam  hal  mengetahui  posisi objek  merupakan  bagian  yang  tidak  kalah  penting untuk  bahan  kajian  dalam  ubiquitous  computing  [1]. Pada  lokasi-lokasi  tertentu  penerima  sinyal  wifi  dapat
Manuscript received July 31, 2019. This work was supported in part by  Electrical  Engineering  Department  University  of  Muhammadiyah Tasikmalaya.
Hani  Rubiani  is  with  the  Electrical  Engineering  Departement  of Universitas  Muhammadiyah  Tasikmalaya,  Jawa  Barat,  Indonesia (corresponding author provide phone 08179222001 and email address hani.rubiani@umtas.ac.id)
memberikan  informasi  posisi  yang  akurat.  Keadaan  ini bertolak belakang ketika sinyal wifi digunakan di dalam gedung dan  lingkungan perkotaan  yang padat. Terdapat beberapa  penelitian  yang  berkaitan  dengan  sistem estimasi  posisi  dalam  gedung  berdasarkan  pada penggunaan jangkauan sinyal wifi.
Penelitian-penelitian  tersebut  diantaranya  estimasi menggunakan GSM  fingerprint dengan  metode Support Vector Machine[2], dalam penelitian lain yang memiliki tema  estimasi  menggunakan  RSS  GSM  dengan  metode KNN (K-Nearest Neighbour) [3].
Akan  tetapi  penelitian-penelitian  tersebut  memiliki kendala  yang  terkait  dengan  instalasi  dan  pemeliharaan jaringan  oleh  pengguna.  Selain  itu,  tidak  dapat  bekerja pada saat kondisi listrik dalam suatu bangunan  padam.
Pada  penelitian  ini,  pengestimasian  posisi  objek dalam gedung dilakukan dengan menggunakan teknologi sinyal  wifi.  wifi  dipilih  karena  mempunyai  beberapa keuntungan  diantaranya  (i)  cakupan  lebih  luas dibandingkan  dengan  cakupan  jaringan  802.11  (ii) penggunaan  wifi  yang  sudah  banyak  di  gedung-gedung perkantoran.  Suatu  sistem  estimasi  posisi  berdasarkan sinyal seluler seperti wifi dapat memanfaatkan perangkat keras  yang  ada  pada  telepon  seluler  (iii)  karena  Base Station (BS) tersebar di seluruh daerah, sistem  estimasi posisi  berdasarkan  seluler  akan  tetap  bekerja  dalam situasi infrastruktur listrik sebuah  bangunan padam (iv) wifi  beroperasi pada sebuah band  frekuensi  yang  sudah mempunyai lisensi.
Pada  prinsipnya  banyak  perangkat  yang  sudah menyediakan  layanan  yang  menangkap  sinyal  wifi misalnya  berdasarkan  informasi  jaringan  seperti  lokasi
Sulidar  Fitri  is  with  the  Information  Technology  Education Departement of Universitas Muhammadiyah Tasikmalaya, Jawa Barat, Indonesia  (corresponding  author  provide  phone  089687519685  and email address sfitri@umtas.ac.id)
Muhammad Taufiq is with the  Information  Technology  Education Departement of Universitas Muhammadiyah Tasikmalaya, Jawa Barat, Indonesia  (corresponding  author  provide  phone  081391642945  and email address mtaufiq@umtas.ac.id)
Penggunaan Algoritma Backpropagation dalam penentuan Lokasi Objek menggunakan Kekuatan Sinyal Wifi.
Hani Rubiani, Sulidar Fitri, Muhammad Taufiq
E
BS yang melayani atau pada informasi fisik seperti arah kedatangan sinyal. Dalam peneltian  ini,  memilih teknik fingerprinting untuk estimasi posisi objek  dalam gedung berdasar sinyal wifi karena pertama  merupakan  metode yang  ekonomis,  tidak  memerlukan  perangkat  keras tambahan.  Kedua  fingerprinting  tidak  tergantung  pada masalah  waktu  dari  sinyal  wifi  sehingga  dapat mengurangi efek multipath dibandingkan dengan metode lain  berdasarkan  pengukuran  jarak.  Sistem  estimasi posisi  dalam  gedung  berdasarkan  wifi    fingerprinting dapat  mencapai  akurasi  yang  tinggi  dan  pada kenyataannya  sebanding  dengan  implementasi  berdasar 802.11.  Namun  perlu  dicatat  bahwa  membangun  basis data  untuk  fingerprinting  selalu  memakan  waktu  dan tenaga kerja yang intensif.
Metode yang digunakan untuk estimasi lokasi dalam keakuratan yaitu mengetahui kelasifikasi dari titik lokasi penangkapan  sinyal  wifi  menggunakan  algoritma jaringan syaraf tiruan atau dalam bahasa inggris dikenal dengan  nama  Artificial  Neural  Network  (ANN)    yang mempunyai  kelebihan  diantaranya  yaitu  memiliki kemampuan untuk melakukan  pemodelan data yang kuat yang mampu menangkap dan mewakili hubungan Input- Output yang kompleks[4], karena kemampuannya untuk memecahkan beberapa masalah relatif mudah digunakan, yang  tidak  termasuk  data  yang  dipakai  dalam  fase pembelajaran  metode  itu.  Strategi  neural  network  yang berusaha  mencari  hyperplane  pemisah  antar  class, berfungsi  sebagai  pemisah  dua  buah  class  pada  input space.
Dalam metode Jaringan syarat tiruan dalam makalah ini lebih spesifik pada algortima Back Propagation. Pada akhir 1980-an[5] diketahui telah ditemukannya algoritma back propagation, penemuan algoritma Back Propagation  yang  digunakan  dalam  Jaringan  Syaraf Tiruan membawa harapan bagi pembelajaran mesin dan menciptakan  tren  pembelajaran  mesin  berdasarkan model statistik .

## II. METODE PENELITIAN
Pada  algoritma Backpropagation memiliki  serangkaian langkah.  Langkah-langkahnya  disederhanakan  sebagai berikut:
 Lapisan input akan disajikan ke vektor masukan
 Lapisan  output  akan  disajikan  ke  set  yang diinginkan keluaran
 Perbandingan antara kesalahan yang diinginkan dan
 output aktual dilakukan setelah setiap forward pass
 Perbandingan hasil penelitian menentukan perubahan berat sesuai dengan aturan belajar
Gambar 1. Model Artificial Neural Network [6]
Fungsi  aktivasi  yang  umum  digunakan  adalah  fungsi transfer sigmoid dan diberikan oleh rumus
𝑓(𝑥) = 1 1−𝑒 −𝑥 (1)
Gambar 2 . Topologi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation [7].
Pada  gambar  nomor  2  terdapat  beberapa  anotasi diantaranya  X1,  X2,  ...  Xn  yang  merupakan  input. Sedangkan nilai, Y1, Y2, ... Ym adalah nilai prediktif. Wni  dan  Wim  adalah  bobot.  Sinyal  input mentransmisikan  dari  lapisan  input  ke  lapisan tersembunyi dan kemudian ke lapisan output.
Elemen pemrosesan di setiap lapisan disebut neuron atau node[8]. Aliran informasi dan pemrosesan dalam jaringan  adalah  dari  lapisan  input  ke  lapisan tersembunyi dan dari lapisan tersembunyi ke lapisan keluaran.  Jumlah  neuron  dan  lapisan  tersembunyi dalam  jaringan  tergantung  pada  masalah  dan ditentukan  oleh  metode  coba-coba.  Bobot  sinaptik diberikan  untuk  setiap  tautan  untuk  mewakili kekuatan koneksi relatif dari dua simpul pada kedua ujungnya  dalam  memprediksi  hubungan  keluaran input. Output, yj dari sembarang simpul j, diberikan sebagai
Dimana Xi adalah input yang diterima pada simpul j, Wi  adalah  bobot  jalur  koneksi  input,  m  adalah  jumlah total input ke simpul j, danbj adalah ambang batas node. Fungsi  f  disebut  fungsi  aktivasi  yang  menentukan respons  sebuah  node  terhadap  total  sinyal  input  yang diterima.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Terdapat visualisasi 3 Access Point (AP) yang telah dilakukan percobaannya dalam pengukuran akurasi lokasi objek .
Gambar 3. Hasil dari AP 1
Gambar 4. Hasil dari AP3
Gambar 5 . Hasil AP 4
Dalam  penelitian  berikutnya  dapat  dilakukan  dalam pengambilan  data  training  tidak  hanya  menggunakan  4 Cell-ID.  Algoritma  probabilistik  yang  kompleks misalnya partikel filter dapat digunakan untuk mengarah ke  perbaikan  akurasi.  Fusion  (penggabungan)  dengan sinyal  Wifi  juga  disarankan  supaya  memperoleh  hasil akurasi yang lebih baik.
Beberapa hasil dari pengolahan dataset yang dilakukan menghasilkan beberapa rangkaian visualisasi berupa jaringan yang mirip dengan syaraf seperti terlihat pada gambar 6.

## IV. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian memperlihatkan adanya tingkat akurasi  pada  metode  backpropagation  pada  model Jaringan Syaraf Tiruan (JST) adalah sebesar 44,56%.Dari  hasil  percobaan  Wifi  fingerprint  dengan menggunakan metode Backpropagation dapat digunakan untuk estimasi posisi objek dalam gedung.
Dalam  penelitian  berikutnya  dapat  dilakukan  dalam pengambilan  data  training  tidak  hanya  menggunakan  4 Cell-ID.  Algoritma  probabilistik  yang  kompleks misalnya partikel filter dapat digunakan untuk mengarah ke  perbaikan  akurasi.  Fusion  (penggabungan)  dengan sinyal  Wifi  juga  disarankan  supaya  memperoleh  hasil akurasi yang lebih baik.
V. R EFRENCES
[1] Q. Yang, S. J. Pan, and V. Wenchen Zheng, “Estimating Location Using  Wi-Fi”,IEEE  Intelligent  Systems,” IEEE  Intelligent
Systems , vol. 23, no. 1, pp. 8–13, 2008.
[2] H.  Rubiani,  “PENENTUAN  POSISI  OBJEK  DI  DALAM GEDUNG BERDASARKAN GSM MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE,” 1 , vol. 3, no. 1, pp. 39–46, Apr. 2019.
[3] H.  Rubiani  and  M.  Taufiq,  “RSS  FINGERPRINT MENGGUNAKAN  SENSOR  FUSION  UNTUK  ESTIMASI LOKASI  DI  DALAM  GEDUNG,” 1 ,  vol.  2,  pp.  19–25,  Apr. 2018.
[4] A.  Sudarsono,  “JARINGAN  SYARAF  TIRUAN  UNTUK MEMPREDIKSI LAJU PERTUMBUHAN  PENDUDUK
MENGGUNAKAN  METODE  BACPROPAGATION  (STUDI KASUS DI KOTA BENGKULU),” vol. 12, no. 1, p. 9, 2016.
[5] T.  Liu,  S.  Fang,  Y.  Zhao,  P.  Wang,  and  J.  Zhang, “Implementation  of  Training  Convolutional  Neural  Networks,”
p. 10.
[6] L.  Zajmi,  F.  Y.  H.  Ahmed,  and  A.  A.  Jaharadak,  “Concepts,
Methods,  and  Performances  of  Particle  Swarm  Optimization,
Backpropagation, and Neural Networks,” Applied Computational Intelligence and Soft Computing , vol. 2018, pp. 1–7, Sep. 2018.
[7] B.  Lin et  al. , “Application of back-propagation artificial neural network and curve estimation in pharmacokinetics of losartan in rabbit,” Int J Clin Exp Med , vol. 8, no. 12, pp. 22352–22358, Dec. 2015.
[8] M. M. Raju, R. K. Srivastava, D. C. S. Bisht, H. C. Sharma, and A.  Kumar,  “Development  of  Artificial  Neural-Network-Based Models  for  the  Simulation  of  Spring  Discharge,” Advances  in
Artificial Intelligence , vol. 2011, pp. 1–11, 2011.
Hani Rubiani, obtained his Bachelor of Engineering (S.T), Electrical Engineering and Information Technology Faculty of UGM, graduated in 2008. In 2012 he obtained his Master of Engineering (M.Eng) from Electrical Engineering and Information  Technology  Faculty  of UGM. Currently as a lecturer of Electrical Engineering Department in Faculty of Engineering, Universitas Muhammadiyah Tasikmalaya (UMTAS). Sulidar  Fitri was  born  in  Mataram  on  7  April  1988.  She  earned  her Bachelor  degree  of  S.Kom  in  2010  through  STMIK  AMIKOM Yogyakarta,  Indonesia.  She  took  Teknik  Informatika  Program  for  4
years.  In  2012  she  earned  her  Master  degree  of  M.Sc  through  Asia University Taiwan and majoring in Bioinformatics Department.
The  current  job  is  as  a  lecturer  in  Universitas  Muhammadiyah Tasikmalaya(UMTAS).  The  Faculty  is  Fakultas  Pendidikan  dan  Ilmu Keguruan(FKIP)  and  has  a  home  base  in  Education  of  Information Technology program.  The location  of  the  campus is At Jl. Tamansari Km.2,5 Gobras, Kota Tasikmalaya, Jawa Barat, Indonesia.
Sulidar  has  published  several  scientific  articles  this  year  in  several journals.  In  The  current  time  she  published  about  student  education performance  of UMTAS in Journal of  Produktif. Before that she also wrote article about the impact  of social media  for teenager student in some district in Tasikmalaya and published in Journal of Naturalistic.
Muhammad Taufiq , was born on August 29, 1962 in Watan Soppeng (sulsel),  works  as  a  lecturer  at  Universitas  Muhammadiyah Tasikmalaya  (UMTAS)  West  Java,  Faculty  of  Keguruan  dan  Ilmu Pendidikan (FKIP), In Information Technology Education Program or so  called  Pendidikan  Teknologi  Informasi  (PTI),  with  NIDN: 0029086206,  also  assigned  as  Head  of  ICT  Department  (Information Communication Technology) at UMTAS.
He accomplished his Education of Bachelor (S1) at the University of  Veteran  National  Development  Yogyakarta  (UPN  Veteran Yogyakarta) in the Faculty of Petroleum Engineering, S2 Education at STMIK  Amikom  Yogyakarta  in  Master  of  Informatics  Engineering (MTI) with concentration in Chief Information Officer (CIO).
The  work  ever  published  are  in  national  seminar  "Selisik  2016", Proceeding  entitled  Risk  Management  in  Application  Security Management  Based  on  Application  of  ISO  27001  and  ISO  2700. National  Seminar  on  Information  Technology  and  Multimedia  2013, Proceedings entitled Contribution of Sharia Payroll Information System in Developing Employee Motivation. Muhammadiyah Research Grant of the Second Century, 2017, Report entitled Performance Analysis and Information Needs to Improve the Performance of Student Acceptance Information  System  at  Muhammadiyah  University  of  Tasikmalaya, also  some  UMTAS  internal  grants,  Naturalistic  Journal,  and  PTI Scientific Journal "PRODUKTIF".